人工智能正革新金屬粉末的質量檢測流程。德國通快（TRUMPF）開發的AI視覺系統，通過高分辨率攝像頭與深度學習算法，實時分析粉末的球形度、衛星球（衛星顆粒）比例及粒徑分布，檢測精度達±2μm，效率比人工提升90%。例如，在鈦合金Ti-6Al-4V粉末篩選中，AI可識別氧含量異常批次（>0.15%）并自動隔離，減少打印缺陷率25%。此外，AI模型通過歷史數據預測粉末流動性（霍爾流速）與松裝密度的關聯性，指導霧化工藝參數優化。然而，AI訓練需超10萬組標記數據，中小企業面臨數據積累與算力成本的雙重挑戰。鈦合金粉末的制備成本較高，但性能優勢明顯。中國香港冶金鈦合金粉末咨詢
模仿自然界生物結構的金屬打印設計正突破材料極限。哈佛大學受海螺殼啟發，打印出鈦合金多級螺旋結構，裂紋擴展阻力比均質材料高50倍，用于抗沖擊無人機起落架。另一案例是蜂窩-泡沫復合結構一一空客A320的3D打印艙門鉸鏈，通過仿生蜂窩設計實現比強度180MPa·cm/g，較傳統鍛件減重35%。此類結構依賴超細粉末（粒徑10-25μm）和高精度激光聚焦（光斑直徑<30μm），目前能實現厘米級零件打印。英國Renishaw公司開發的五激光同步掃描系統，將大型仿生結構（如風力渦輪機主軸承）的打印速度提升4倍，成本降低至$220/kg。
金屬3D打印的“去中心化生產”模式正在顛覆傳統供應鏈。波音在全球12個基地部署了鈦合金打印站，實現飛機座椅支架的本地化生產，將庫存成本降低60%，交貨周期從6周壓縮至72小時。非洲礦業公司利用移動式電弧增材制造（WAAM）設備，在礦區直接打印采礦機械齒輪，減少跨國運輸碳排放達85%。但分布式制造面臨標準統一難題一一ISO/ASTM 52939正在制定分布式質量控制協議，要求每個節點配備標準化檢測模塊（如X射線CT與拉伸試驗機），并通過區塊鏈同步數據至”中“央認證平臺。
可拉伸金屬電路需結合剛柔特性，銀-彈性體復合粉末成為研究熱點。新加坡南洋理工大學開發的Ag-PDMS（聚二甲基硅氧烷）核殼粉末（粒徑10-20μm），通過SLS選擇性激光燒結打印的導線拉伸率可達300%，電阻變化<5%。應用案例包括：① 智能手套的3D打印觸覺傳感器，響應時間<10ms；② 可穿戴心電監測電極，皮膚貼合阻抗低至10Ω·cm。挑戰在于彈性體組分（PDMS）的耐溫性一一激光能量需精確控制在燒結銀顆粒（熔點961℃）而不碳化彈性體（分解溫度350℃），目前通過脈沖激光（脈寬10ns）將局部溫度梯度維持在10^6 K/m。金屬粉末的松裝密度影響打印層的均勻性和致密度。
金屬粉末是3D打印的“墨水”，其質量直接決定成品的機械性能和表面精度。目前主流制備工藝包括氣霧化（GA）、等離子旋轉電極（PREP）和等離子霧化（PA）。以氣霧化為例，熔融金屬液流在高壓惰性氣體沖擊下破碎成微小液滴，冷卻后形成球形粉末，粒徑范圍通常為15-53μm。研究表明，粉末的氧含量需控制在0.1%以下，否則會引發打印過程中微裂紋和孔隙缺陷。例如，316L不銹鋼粉末若氧含量超標，其拉伸強度可能下降20%。此外，粉末的流動性（通過霍爾流速計測量）和松裝密度也需嚴格匹配打印設備的鋪粉參數。近年來，納米級金屬粉末的研發成為熱點，其高比表面積可加速燒結過程，但需解決易團聚和存儲安全性問題。人工智能技術被用于優化金屬3D打印的工藝參數。湖北鈦合金鈦合金粉末合作
金屬粉末的球形度提升技術是當前材料研發的重點。中國香港冶金鈦合金粉末咨詢
金屬玻璃因非晶態結構展現超”高“強度（>2GPa）和彈性極限（~2%），但其制備依賴毫米級薄帶急冷法，難以成型復雜零件。美國加州理工學院通過超高速激光熔化（冷卻速率達10^6 K/s），成功打印出鋯基（ZrCuAlNi）金屬玻璃齒輪，晶化率控制在1%以下，硬度達550HV。該技術采用粒徑<25μm的預合金粉末，激光功率密度需超過500W/mm以確保熔池瞬間冷卻。然而，非晶合金的打印尺寸受限一一目前比較大連續結構為10cm×10cm×5cm，且殘余應力易引發自發斷裂。日本東北大學通過添加0.5%釔（Y）細化微觀結構，將臨界打印厚度從3mm提升至8mm，拓展了其在精密軸承和手術刀具中的應用。
